业务背景 在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。...技术实现 使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。 方案一： 首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。...大致的步骤如下： 将二维图像数据线性化 使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色 将背景与手机二值化 使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化 替换背景色以及对交汇处进行融合处理...相近颜色替换背景的效果.png 于是换一个思路： 使用 USM 锐化算法对图像增强 再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。 图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。...基于 USM 锐化的算法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。 int main() { Mat src = imread(".
一个最简单的绘图例子 Matplotlib的图像是画在figure（如windows，jupyter窗体）上的，每一个figure又包含了一个或多个axes（一个可以指定坐标系的子区域）。...最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令，创建axes以后，可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图。...：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素 将通过各种命令方法来操纵图像中的每一个部分，从而达到数据可视化的最终效果 两种绘图接口 matplotlib提供了两种最常用的绘图接口 显式创建...matplotlib标准用法 matplotlib的标准使用流程为： 创建一个Figure实例 使用Figure实例创建一个或者多个Axes或Subplot实例 使用Axes实例的辅助方法来创建primitive...这个patch属性决定了绘图区域的形状、背景和边框。
MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。...这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。...plt表示当前子图，若没有就创建一个子图。所有你会看到一些教程中使用plt进行设置，一些教程使用子图属性进行设置。他们往往存在对应功能函数。...savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。...，dpi分辨率，bbox_inches子图周边白色空间的大小 plt.show() #打开窗口，对于方法1创建在窗口一定绘制，对于方法2方法3创建的窗口，若坐标系全部空白，则不绘制 plot时可以设置的属性包括如下
每个pyplot函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰图形等。...使用关键字字符串绘图 在某些情况下，您可以使用允许您使用字符串访问特定变量的格式的数据。例如，使用 numpy.recarray 或pandas.DataFrame。...也可以使用分类变量创建绘图。...有关手动放置轴的示例，请参阅Axes Demo;有关具有大量子图的示例，请参阅 Basic Subplot Demo。 您可以使用具有增加的图号的多个figure() 调用来创建多个数字。...如果您发现在幕后为您维护状态（特别是当前图像，图形和轴）很烦人，请不要绝望：这只是围绕面向对象API的瘦状态包装器，您可以使用它（见Artist tutorial） 如果你要制作大量的图像，你还需要注意一件事
每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。...在matplotlib.pyplot中，各种状态跨函数调用保存，以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数始终指向当前轴域（请注意，这里和文档中的大多数位置中的『轴域』（axes）是指图形的一部分...有几种方法可以设置线属性： 使用关键字参数： plt.plot(x, y, linewidth=2.0) 使用Line2D实例的setter方法。...下面是一个创建两个子图的脚本。...你可以通过使用递增图形编号多次调用figure()来创建多个图形。
Bokeh接口 Charts:高层接口，以简单的方式绘制复杂的统计图- Plotting:中层接口，用于组装图形元素- Models:底层接口，为开发者提供最大灵活性首先bokeh图举例如下： 个人认为绘图的基本框架可以为...如下命令： from bokeh.plotting import figure,show,outplot_file #output_file是用于非notebook中创建绘图空间 #即没法立即在编辑器中显示...，先保存成file文件，再在web浏览器中打开 outputfile('examp.html') #创建html文件 #绘图之后，会弹出html窗口，图形文件也会储存在创建的目录里面 2....color是线+填充的颜色，同时上色，若分别上色，参数如下） fill_color,fill_alpha, line_color,line_alpha,line_dash...使用bokeh作图时，可以直接提供数据，也可以使用ColumnDataSource提供数据。
需求分析 使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标； 目标图像及目标图像的宽高； 测量绘制的目标的外径和内径； 测量绘制的目标的颜色； 计算绘制的目标的圆心； 绘制目标的文字； 将原图和绘制图像放到一起对比...目标图像 3....代码实现 目标图像及目标图像的宽高； 复制一个opencv-logo矩阵； 使用Photoshop测量外径和内径； 使用Photoshop测量各个圆的颜色； 计算各个绘制圆的圆心； 分别绘制三个圆，使用同心圆去掉中间部分...，使用椭圆实现圆弧缺口； 绘制 OpenCV 的文字； 将原图和自绘图放入一张图片进行对比。...总结 由于图像尺寸不大，所以采用的 lineType 是 cv.LINE_AA，图标看着比较平滑; 由于原图标的字体没找到，因此在 cv 提供的字体中找了一个比较接近的字体； 椭圆的 angle 参数是可以控制圆弧的旋转的
.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图像添加标题、设定图像参数 3.2.4 绘制图像 3.2.5 添加图例 3.2.6...保存图像或显示图像 4.代码实例 ---- 1.Matplotlib库简介 Matplotlib是一个第三方python 2D绘图库，利用它可以画出许多高质量的图像。...我们平常使用时通常以如下形式导入库： import matplotlib.pyplot as plt 3.1 基本绘图流程 使用Matplotlib库绘图一般遵循以下流程： 创建画布（可选）...创建子图并选定子图（可选） 为图像添加标题、设定图像参数 绘制图像 添加图例 保存图像或显示图像 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 使用plt.figure()方法可以创建一块画布，可以通过参数指定它的大小和背景颜色...： plt.figure(figsize=None, facecolor=None) 3.2.2 创建子图并选定子图 使用plt.subplot()方法可以在全局绘图区域中创建一个子图，它的语法格式如下
在iOS16中用SwiftUI图表定制一个线图 在iOS 16中引入的SwiftUI图表，可以以直观的视觉格式呈现数据，并且可以使用SwiftUI图表快速创建。...本文演示了几种定制折线图并与区域图结合来展示数据的方法。 默认折线图 从在iOS 16中用SwiftUI Charts创建一个折线图中使用SwiftUI Charts创建默认折线图开始。...SwiftUI图表创建的默认折线图 改变图表背后的背景 技术上讲，这与图表无关，但 GroupBox 的背景可以用颜色或GroupBoxStyle来设置。...设置绘图或图表的背景 可以使用chartPlotStyle为图表绘图区域设置背景，或者使用chartBackground为整个图表设置一个背景。...设置绘图区域背景 GroupBox ( "Line Chart - Plot Background") { Chart { ForEach(stepData, id: \.period
要开始使用 Dash Bio，请使用 pip install dash_bio 安装，然后转到 Dash Bio 的文档: http://dash.plot.ly/dash-bio 如果您是 Dash...将鼠标悬停在图像中的白细胞上以突出显示相邻表格中的细胞属性。您还可以使用该表来过滤具有特定属性的单元格（例如，面积小于 1500μm² 的单元格）。...使用 Dash Clustergram 创建应用程序，你只需要了解 Python 即可。...测量和注释医学图像 成像和图像分析是生命科学研究的基础。Dash Canvas 允许您以交互方式注释医学图像，并根据用户与图像的交互运行 Python 程序。...此 Dash 应用程序显示如何使用 Dash Canvas 和 Python 计算 X射线 图像上的距离。
▲ 历届奖牌榜 绘图方法 上图是按照金牌总数金牌排序绘图，由于参赛国家过多，这里只绘制了金牌总数TOP30的国家。...='dash'), yaxis='y2')) fig.update_layout(barmode='group', xaxis_tickangle=-45, title='中国历年奥运奖牌榜成绩...▲ 设置数据点格式 酷炫的全球奖牌分布动图 ▲ 总榜 ▲ 金牌 ▲ 银牌 ▲ 铜牌 绘图方法 绘图工具：geopandas + imageio 第一步，先利用geopandas绘制出历年各个奖牌的全球分布图...png格式 image_list : 输入图像的路径 gif_name : 字符串，所生成的gif文件名，带.gif文件名后缀 duration : gif图像时间间隔，这里默认...2s """ # 创建一个空列表，用来存源图像 frames = [] # 利用方法append把图片挨个存进列表 for image_name in image_list
如果使用Pandas Dataframe，则可以同时绘制不同列的数据。multi_line()方法的参数说明如下。...▲图5 代码示例⑤运行结果 代码示例⑤第15、16行使用line()方法绘制两组不同颜色的曲线。...▲图6 代码示例⑥运行结果 代码示例⑥第19行中，生成绘图数据时，同时生成图例名称列表；第37、43行使用multi_line()方法一次性绘制6条曲线，并预定义图例。...▲图12 代码示例⑫运行结果 代码示例⑫使用models接口进行曲线绘制，注意第10、17、20行的绘制方法，这种绘图方式在实践中基本很少用到，仅作了解。...本文摘编自《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》，经出版方授权发布。
目标 我们将探索以下步骤，并在本博客结束时，使用plotly dash构建客户终身价值模拟器应用程序。...客户终身价值 (CLV) 概述 CLV 的好处 数据探索 CLV计算 使用 Plotly dash 开发应用程序 结束语 入门 我们将使用来自UCI 机器学习存储库（https://archive.ics.uci.edu...Plotly Dash 开发应用程序 我们将使用 Plotly Dash 开发我们的应用程序，这是一个用于构建数据应用程序的 Python 框架。...让我们创建一个名为app.py的文件，并从加载库开始。...添加更多与你的案例相关的控件和绘图，并具有更多交互性。
在 iOS 16 中引入的 SwiftUI 图表，可以以直观的视觉格式呈现数据，并且可以使用 SwiftUI 图表快速创建。本文演示了几种定制折线图并与区域图结合来展示数据的方法。...在 Swift 图表中使用 Foudation 库中的测量类型 默认折线图 从在 iOS 16 中用 SwiftUI Charts 创建一个折线图中使用 SwiftUI Charts[1]创建默认折线图开始...SwiftUI 图表创建的默认折线图 改变图表背后的背景 技术上讲，这与图表无关，但 GroupBox 的背景可以用颜色或 GroupBoxStyle[2] 来设置。...设置绘图或图表的背景 可以使用 chartPlotStyle[3] 为图表绘图区域设置背景，或者使用 chartBackground[4] 为整个图表设置一个背景。...设置绘图区域背景 GroupBox ( "Line Chart - Plot Background") { Chart { ForEach(stepData, id: \.period
通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式：面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。...1，面向对象绘图方案（ax.plot）结构清晰，功能齐全，容易理解。【推荐】 2，函数式绘图方案 ( plt.plot）代码较简短，但容易迷失操作对象，造成混乱。...3，dataframe快速绘图方案（df.plot）能够将数据分析和可视化过程很好地衔接起来。【强烈推荐】 本节我们介绍面向对象绘图方案。...一，Matplotlib中图像的结构 matplotlib图像中最重要的三个对象分别是 figure (画布)，ax (坐标系)，axis (坐标轴)。...一个figure中可以有多个 ax（多个子图），figure可以设置图像的尺寸，背景色，像素等。一个ax中一般有多个 axis，如xaxis，yaxis。
ann:如果ann=FALSE，那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。...> plot(1:4,ann=FALSE,main='plot(1:4,ann=FALSE)')#尽管指定了参数main的值，但是图像中仍然没有显示 > plot(1:4,ann=TRUE,main='...plot(1:4,ann=FALSE)') #添加标题为plot(1:4,ann=FALSE) ask，逻辑值，若为TRUE（且当前的R会话是可交互状态），则在绘制新图像之前会要求用户输入确认信息。...设置坐标系的界限，两个参数都取长度为2的向量，它们的作用类似par()中的usr参数6 bg用于设定绘图区域的背景颜色。...,用于设定图像设备的布局（简单的说就是将当前的绘图设备分隔成了nr*nc个子设备），参数形式为c(nr, nc)。
▲图1 散点数据的相关性 在Python体系中，可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析，归纳现有数据并进行预测分析。...第7行工具条中的不同工具定义，第9行数据点的不同颜色定义，第20行和第21行采用网格显示图形，可以提前了解这些技巧，具体使用方法在下文中会专门进行介绍。...▲图6 代码示例④运行结果 代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果，Div方法可以直接使用HTML标签，其作为一个独立的图层进行显示（第30行）。...= None plot.xgrid.grid_line_dash = "dashed" yticker = FixedTicker(ticks=[1900, 1912, 1924, 1936,...本文摘编自《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》，经出版方授权发布。
Plotly则是一个功能强大且多功能的Python库，提供了广泛的工具来创建交互式且具有视觉吸引力的绘图。 它支持多种图表类型，包括散点图、折线图、条形图等。...使用NumPy生成样本数据，然后使用Plotly的go.Scatter创建线条图。...') # 显示图表 fig.show() 使用Plotly Express创建带有渐变颜色的散点图。...Plotly Express使用来自Gapminder数据集的数据创建一个气泡地图。...Dash创建一个动态仪表板，Dash是一个使用Plotly可视化构建web应用程序的框架。
快速绘制连接散点图 plt.plot(df['x'], df['y'], linestyle='-', marker='o') plt.show() 定制多样化的连接散点图 自定义连接散点图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...，并辅以其他的绘图知识。...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...() 通过matplotlib绘制多样化的连接散点图 matplotlib主要利用plot绘制连接散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[2]了解更多用法 自定义连接散点图 import...和matplotlib的plot快速绘制连接散点图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的连接散点图来适应相关使用场景。
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